호드릭-프레스콧 필터는 거시경제학에서 주로 사용되며, 실제 비즈니스 사이클 이론에서 시계열의 주기적 성분을 원시 데이터에서 분리하는 데 활용됩니다. 이 필터의 특징 중 하나는 지연이 없는 제로 레그라는 점입니다. 하지만 이러한 제로 레그 필터의 공통적인 단점은 바로 최근 값이 재계산된다는 것입니다.
저는 이 필터를 가격 채널, 추세 변화 지표 등 다양한 용도로 적용해 보았지만, EMA, LWMA, AMA와 비교했을 때 특별한 장점이 없다는 것을 발견했습니다.
또한, 이 필터로 평활화된 가격 값들이 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)의 주성분과 유사하다는 것을 알게 되었습니다. 호드릭-프레스콧 필터와 PCA 사이에는 수학적인 관계가 있을 것 같습니다. 이 내용이 여러분에게 유용할 수 있을 것 같아 공유합니다. 개인적으로는 이 필터를 사용하지 않지만, 여러분이 제안할 수 있는 활용 방법이 있다면 정말 좋겠습니다.
